中国地区小麦产量及产量要素对秸秆还田响应的整合分析

周延辉 朱新开 郭文善 封超年

(扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心/扬州大学小麦研究中心，江苏扬州 225009)

秸秆还田作为一种重要的农业可持续耕作技术[1]，具有改善土壤结构[2]、促进真菌菌丝生长[3]、降低土壤容重[4]、改变土壤水热条件[5-6]、活化土壤有机磷、促进氮素矿化[7-9]、影响微生物群落[10]等功能。我国秸秆资源十分丰富，据统计，2015年我国农作物秸秆资源总量约为9.3亿t，其中可利用秸秆量为7.7亿t[11-12]。秸秆的主要处理方式有就地焚烧，直接还田，作为燃料、饲料、工业原料等。近年来，我国秸秆还田率不断提高，但与日本、美国、英国等发达国家相比仍处于较低水平[13-14]，主要原因在于秸秆还田能否提高作物产量尚无明确定论。小麦(Triticum aestivum)是我国的主要粮食作物，其种植面积大、分布区域广，约占全国粮食消费总额的20%[15]。因此，研究秸秆还田对我国小麦产量的影响具有重要意义。前人对小麦产量的秸秆还田效益的研究结论不一。张锋等[16]研究表明，秸秆还田对穗数型小麦品种的产量影响不大，但会造成大穗型小麦品种减产。陈俊[17]研究不同秸秆还田方式发现，旋耕还田比翻耕还田更有利于小麦产量的提高，以增加穗粒数为基础增加产量。刘义国等[18]研究表明，随着麦秸还田量的增加，小麦产量有不同程度的提高，其中以6 000 kg·hm-2麦秸还田量最为适宜。姜自红等[19]研究发现秸秆还田配施氮肥能够显著增加小麦产量，以225 kg·hm-2施氮量为最佳处理。目前，前人[20]关于秸秆还田对小麦产量影响的研究多从单一试验角度出发，具有一定的地域性和局限性，缺乏普遍的指导意义。其中采用的简单平均法仅是对原文献报道的结果数据加以非权重平均，并未考虑数据的统计学特性[21]。整合分析是对同一主题下的多个独立研究进行综合的统计学方法[22-24]，在教育学、心理学和医学等领域应用较为广泛，1998年首次引入中国生态学界[25]。整合分析将原文献数据转化为一个可在所有研究中进行比较的新统计量，即效应值[26]，根椐各效应值的方差进行权重，计算加权平均效应值(即总效应值)，并给出置信区间，置信区间是否与0重合代表研究是否显著，最后依据研究特点将独立试验划分为不同组别，比较不同组间的总效应值[27]。本试验拟运用整合分析方法[28-29]对小麦产量及产量要素的秸秆还田效益进行定量研究，分析秸秆还田对我国小麦产量及产量要素的平均影响，并比较不同影响因素下小麦产量和产量要素的变化特点，旨在探究小麦产量和产量要素的秸秆还田效益以及最佳还田条件，为评价秸秆还田的经济、环境和社会等综合效益提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

通过中国期刊全文数据库、维普中文核心期刊数据库和万方数据库，输入秸秆还田、小麦、产量、产量构成因素等关键词，筛选出1950-2016年符合以下标准的文献:1)必须是田间试验，排除实验室盆栽试验和网室试验等；2)田间试验必须有重复处理；3)文献必须报道对照组与处理组的产量或产量要素数据；4)对照组和试验组除了在是否还田处理上不同外，在其他影响因素(地区、土壤类型、还田方式、施氮量、秸秆种类、还田量)上必须一致；5)纳入统计的小麦产量为秸秆还田的当季产量。通过筛选，共有55篇文献符合以上要求。

1.2 数据库的构建和数据分类

用于整合分析的每项研究都要求是独立的[30]，所以假设每个独立研究中的不同地区、土壤类型、还田方式、施氮量、秸秆种类、还田量以及与其他处理的复合处理等观测值都是独立的[31-32]。提取每篇文献中秸秆还田(试验组)和无秸秆还田(对照组)小麦产量和产量要素的平均值(Xe和Xc)、试验组和对照组标准差(Se和Sc)和样本量(Ne和Nc)。对于发表文献中含有图片的，通过Origin Pro 9.1.0的Digitizer工具箱，将图形数值化后再进行提取。对于仅提供标准误的数据，通过公式(1)将其转换为标准差。对于标准差(误)缺失的数据，利用文献整个数据集的变异系数与平均值的乘积作为标准差的估计值[33]。

式中，SD为标准差，SE为标准误，N为样本量。

首先，综合分析小麦产量和产量要素对秸秆还田效益的响应程度及相互间的联系。其次，考虑地区、土壤类型、还田方式、施氮量、秸秆种类和不同秸秆还田量对小麦产量和产量要素响应秸秆还田的影响。根据地区分布分为江苏、山东、安徽、河北、河南、山西、陕西、四川、青海省、新疆维吾尔族自治区(以下简称“新疆”)；根据土壤类型分为砂壤土、潮土、中壤土、棕壤土、塿土、砂姜黑土、水稻土；根据耕作方式分为免耕、翻耕和旋耕；根据施氮水平分为 0、0～100、100～200、200～300 和＞300 kg·hm-2；根据秸秆种类分为麦秸、玉米秸和稻秸；因不同秸秆还田量不同，所以将还田量按照秸秆种类进行划分，麦秸还田量分为＜4 000、4 000～6 000 和＞6 000 kg·hm-2，玉米秸还田量分为＜6 000、6 000～9 000 和＞9 000 kg·hm-2，稻秸还田量分为＜5 000、5 000～7 500 和＞7 500 kg·hm-2。由于分类较多，且影响因素比较复杂，未考虑各因素的交互作用。

1.3 整合分析过程

整合分析包括多种效应值指标，在生态学中最常用的分别为反应比(response ratio，lnR)和Hedges的估计值d值[26，34]。对多数对比试验而言，计算比值较计算差值更有意义，且lnR效应值易被换算成研究对象的增加率。因此，本试验选择适应性较强的lnR作为研究效应值(effect size，E)，按照公式[35]计算lnR:

式中，Xe和Xc分别为一个独立研究中试验组和对照组小麦产量和产量要素的平均值。如果Xe和Xc均为正态分布，且Xc不为0时，lnR也为近似正态分布[36]，其方差为:

式中，V为一个独立研究中效应值的方差，Se和Sc分别为试验组和对照组的标准差，Ne和Nc分别为试验组和对照组的样本量。本研究的主要计算在MetaWin 2.1软件上运行[37]，采用随机效应模型，利用bootstrap法重复抽样4 999次计算95%置信区间(confidence interval，CI)。 如果 95%CI与 0 重叠，则认为试验组和对照组的差异不显著；如果95%CI不与0重叠，则认为差异显著[38]。为便于解释秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响，将得到的结果转换为小麦产量和产量要素的变化百分率[36]，计算公式如下:

式中，D为一项指标的变化百分率；E＋为一项研究的加权平均效应值。

2 结果与分析

2.1 秸秆还田对小麦产量和产量要素的平均影响

由图1可知，秸秆还田使小麦产量平均增加了2.75%(1.64%～3.87%)，有效穗数、穗粒数和千粒重分别平均增加了 1.57%(0.53%～2.62%)、0.44%(0.09%～0.79%)和0.95%(0.39%～1.50%)，虽然秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响幅度不大，但其95%CI均未与0重叠，说明秸秆还田对小麦产量和产量要素均影响显著。

2.2 影响因素分析

2.2.1 地区 由图2可知，小麦产量、有效穗数和穗粒数的不同地区组间差异达到显著水平，但千粒重组间差异并不显著。山东、河南、陕西和四川省秸秆还田对小麦产量增加效果均显著，其中以四川省的增产效果最高，达到10.42%(0.02%～20.88%)，从产量要素角度分析，上述地区都是通过增加有效穗数来达到增产目的；江苏、安徽、山西和新疆秸秆还田对小麦产量的增加效果均不显著，对产量三要素的影响也不显著；河北和青海省秸秆还田对小麦产量均呈降低趋势，但不显著，而关于其产量三要素的数据尚鲜见报道。

图1 秸秆还田对小麦产量和产量要素的平均影响Fig.1 The average effects of straw returning on yield of wheat and yield components

图2 不同地区秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.2 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different areas

2.2.2 土壤类型 由图3可知，小麦产量和有效穗数的组间差异均达到显著水平，但穗粒数和千粒重的组间差异均不显著。在砂壤土、潮土、塿土和水稻土环境下秸秆还田对小麦的增产效果均达到显著水平，其中塿土的增产幅度最高，为31.78%(19.05%～45.87%)，但对其产量要素的影响效果未达到显著水平。在中壤土、棕壤土和砂姜黑土环境下，秸秆还田对小麦的增产效果和产量要素的影响均未达到显著水平。

图3 不同土壤类型秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.3 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different soil types

2.2.3 耕作方式 由图4可知，不同耕作方式下秸秆还田，小麦产量的组间差异均达到显著水平，但产量要素的组间差异均不显著。免耕和翻耕方式下，秸秆还田对小麦产量的增加均达到显著水平，且免耕的增产作用(6.61%、3.62%～9.69%)高于翻耕(4.06%、2.08%～6.09%)，有效穗数(4.49%、0.72%～8.40%)和千粒重(2.56%、0.69%～4.47%)均显著增加。旋耕方式下，小麦的增产效果并不显著，产量要素的变化也不明显，更偏向于提高穗粒数和千粒重。

图4 不同耕作方式秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.4 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different tillage methods

2.2.4 施氮水平 由图5可知，不同施氮水平下，小麦产量的组间差异均达到显著水平，但产量要素的组间差异均不显著。2个施氮水平(200～300和 0 kg·hm-2)下，秸秆还田显著增加了小麦产量，其中以0 kg·hm-2水平下增产效果为最佳(15.09%、8.02%～22.61%)；这2个施氮水平下的产量要素变化相似，均呈增加趋势，但未达到显著水平。＞300和100～200 kg·hm-2施氮水平下，小麦的增产效果均不显著，产量要素的增加效应也未达到显著水平。

2.2.5 秸秆种类 由图6可知，小麦产量、穗粒数和千粒重的组间差异达到显著水平，有效穗数的组间差异不显著。玉米秸还田时，小麦的增产幅度最大(4.17%、2.54%～5.82%)，达到显著水平，且其有效穗数和千粒重均显著增加，但穗粒数增加不显著；稻秸还田时，小麦的增产效果不显著(2.64%、-0.08%～5.44%)，有效穗数和千粒重均无明显变化，而穗粒数显著增加；麦秸还田时，小麦产量无显著变化(0.03%、-2.07%～2.18%)，产量三因素的增加也不显著。

图5 不同施氮水平秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.5 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different nitrogen level

图6 不同秸秆种类秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.6 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different straw specie

图7 不同秸秆还田量秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响Fig.7 Effects of straw returning on yield of wheat and yield components in different amount of straw returning

2.2.6 还田量水平 因为在小麦季使用麦秸还田的效果不明显，所以仅表明玉米秸和稻秸的还田量影响。由图7可知，对玉米秸还田量而言，小麦产量的组间差异达到显著水平，但产量要素的组间差异均不显著；还田量＜6 000 kg·hm-2和 6 000～9 000 kg·hm-2时，秸秆还田均能够显著提高小麦产量，其中以＜6 000 kg·hm-2水平下增产最大(10.93%、5.49% ～16.64%)，2个还田量水平均通过增加有效穗数和千粒重达到增产效果；还田量＞9 000 kg·hm-2时，小麦的增产效果不显著，且产量要素的报道数据较少。对稻秸还田量而言，同样表现为小麦产量的组间差异达到显著水平，而产量要素的组间差异均不显著；还田量为＜5 000 kg·hm-2和＞7 500 kg·hm-2时，秸秆还田均能够显著提高小麦产量，且在＞7 500 kg·hm-2水平下增产最大(7.90%、3.18%～12.83%)，在＞7 500 kg·hm-2水平下主要提高了千粒重，在＜5 000 kg·hm-2水平下主要提高了有效穗数和穗粒数，降低了千粒重，但均未达到显著水平；在5 000～7 500 kg·hm-2水平下，小麦的产量及产量要素变化均未达到显著水平。

3 讨论

本研究结果表明，中国地区秸秆还田能够显著增加小麦产量，但小麦产量及产量构成因素对秸秆还田的响应是一个复杂的综合反映过程，受各方面因子的影响，包括地区、土壤类型、耕作方式、施氮水平、秸秆种类及还田量水平等。

3.1 秸秆还田对小麦产量和产量要素的整体影响分析

通过整合分析方法定量研究秸秆还田对中国地区小麦产量和产量要素的影响。结果表明，与无秸秆还田相比，秸秆还田使小麦产量增加了2.75%(1.64%～3.87%)，这与朱冰莹等[39]的研究结果基本一致。小麦产量由产量构成三因素决定，从三因素角度分析，秸秆还田使有效穗数、穗粒数和千粒重均显著提高，其中有效穗数提高的幅度最大(1.57%，0.53%～2.62%)，说明秸秆还田在不同程度上增加了产量三因素，从而达到小麦增产的目的，且以影响有效穗数为主。

3.2 地区、土壤类型

从秸秆还田地区来看，增产效果较好的省份为山东、河南、陕西和四川等地，这些省份主要位于我国的南北分界秦岭淮河一线，此地区的气候既有北方寒冷干燥，又有南方高温湿润的特点，这种多变的气候条件有利于秸秆的腐解再利用，因此这些地区的秸秆还田收益较大。本研究结果表明，在潮土、塿土和水稻土环境下秸秆还田可以使小麦显著增产，潮土主要分布在黄河中下游冲积平原，塿土分布在关中平原，水稻土集中在长江中下游平原，这些土壤类型均分布在秦岭淮河一线附近，一个地区的生态气候在某种程度上决定了这个地区的土壤类型，由此推断秸秆还田所带来的效益与生态气候有一定关系，具体结果还有待深入研究。

3.3 耕作方式

不同的耕作方式对秸秆还田的增产效应不同。本研究中，采用免耕和翻耕技术时，小麦产量对秸秆还田的响应达到显著水平，而旋耕技术的增产效果不显著。免耕秸秆还田条件下，有效穗数、千粒重均显著增加，而穗粒数则呈下降趋势，但不显著。研究表明，免耕和秸秆还田条件下，土壤中毛管水富集，促进了热量、水分、空气和养分在土壤和秸秆间的流转，为微生物提供了比较适宜的生活条件[40]；免耕增加耕作层土壤中根系活动，根系分泌物增多，有机质和微生物C、N含量均显著增加，为微生物群落生长提供了充足的养分[41-42]。同时，微生物群落数量的增加提高了内分泌物数量，增强了土壤酶活性[43]。土壤酶活性和土壤微生物类群数量都是表征土壤肥力的有效指标。因此，免耕同时结合秸秆还田可以更有效地提升土壤肥力[44]，促进小麦有效分蘖的发生和千粒重的提高。翻耕秸秆还田条件下，产量三要素的提高效果均不显著，且暂无相关机理证明小麦产量的增加途径。这可能与耕作深度的影响有关，同时播后镇压也可能影响小麦的出苗率[45]。

3.4 施氮水平

在不施氮和施氮量为200～300 kg·hm-2时，秸秆还田均显著提高了小麦产量，但产量三因素的变化均不显著。这可能是由于在不施氮条件下，秸秆中的植物营养元素降解后可以充作肥料补充土壤养分，直接供给小麦吸收，而在施氮基础下，秸秆还田可提高氮肥的利用率，增加土壤硝态氮的含量，间接增加小麦产量[46-47]。本研究施氮水平划分的类别较宽泛，虽然结果表明，施氮水平越高，秸秆还田的平均增产越高，但在＞300 kg·hm-2施氮水平下，小麦的增产并不显著，而在施氮量为200～300 kg·hm-2时达到显著水平。这与张姗等[48]和顾炽明等[49]的研究结果基本一致。

3.5 秸秆种类、还田量水平

麦季秸秆还田的主要种类有麦秸、玉米秸和稻秸，其中以玉米秸还田提高小麦产量最为显著，稻秸还田次之，麦秸还田最低。秸秆还田对土壤温度有缓冲作用，即温度较低时表现出增温作用，温度较高时表现出降温作用。研究表明，与麦秸和稻秸相比，玉米秸还田对土壤温度的缓冲作用最大[50]，这对减少小麦冬季根系冻害和后期干热风等具有积极作用[51]。玉米秸对土壤酶活性也具有较强的促进作用[52]。前人研究发现玉米秸秆还田后小麦的有效穗数和穗粒数均增多[53]，籽粒灌浆速率提高，灌浆时间延长，千粒重显著提高[54]，这与本研究结果类似。

由于在小麦种植季度将上一年度小麦秸秆还田费时费力，且还田效果不理想，所以未考虑麦秸还田量的研究。从玉米秸的还田量来看，还田量＜6 000 kg·hm-2时(半量还田)增产效果最佳，主要通过有效穗数和千粒重影响产量。这可能是由于秸秆量过大，导致土壤空隙变大，造成小麦种子与土壤接触不实，进而影响小麦的出苗情况[55]；研究发现半量还田条件下，玉米秸的腐解速率快，腐解效果好[56]。因此，玉米秸半量还田有利于小麦出苗，从而增加有效穗数和千粒重，达到较好的增产效果。从稻秸还田量来看，还田量为 ＜5 000 kg·hm-2和＞7 500 kg·hm-2时均可显著增加小麦产量，而还田量为5 000～7 500 kg·hm-2时增产不显著，产量三因素的变化也不显著。目前，仍无法探明增产机制，还有待进一步研究。

4 结论

本研究基于1950-2016年公开发表的数据，运用整合分析方法，定量分析了中国地区秸秆还田对小麦产量和产量要素的影响效应。从近几十年的数据来看，国内关于秸秆还田的研究甚少，秸秆还田方式存在复杂性和多样性，如秸秆的切割长度、腐熟剂的施用、磷钾肥的施用、耕作深度、小麦品种等，每种处理方式都有独立研究的必要。此外，本研究主要探究秸秆还田的当季产量，未考虑多年连续秸秆还田的产量变化。在地区、土壤类型等分类中也存在一定的瑕疵，如秸秆还田量的划分并未考虑是鲜秸秆还是晒干后的秸秆。总体上，我国适合开展秸秆还田举措，但要注意在不同土壤环境下采用合理的秸秆还田技术。